본 논문은 애니메이터로 하여금 계층적 가시화 기법에 의한 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 실시간적으로 선택하게 함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 기법을 기술한다 본 시스템에서는 약 2400여개의 표정 프레임을 이용하여 2차원 표정공간을 구성하였으며, 이를 위해서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴 특징 점들 간의 상호거리를 표시하는 거리 행렬을 사용한다. 또한 두 표정 간의 최단거리를 구하기 위해 다이내믹 프로그래밍 기법을 사용한다. 그리고 다차원 공간인 표정공간을 항해하기 위해서 다차원 스케일링 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화한다. 그러나 표정의 수가 너무 많아 애니메이터가 항해를 하는데 어려움이 많기 때문에 계층적 가시화 기법이 필요하다. 표정공간을 계층적으로 분할하기 위해, 퍼지 클러스터링을 이용한다. 초기 단계에서는 약 10개의 클러스터 센터(후보 키 프레임)를, 단계가 증가될 때마다 후보 키 프레임의 수를 두 배로 하여 클러스터링하고 2차원 평면에 표시한다. 애니메이터는 초기 단계의 후보 키 프레임들 중에서 특정 키 프레임들을 선택하여 항해경로를 생성한다. 특정 단계에서는 그전 단계의 항해경로를 따라 새로운 키 프레임들을 선택하여 항해경로를 갱신하고, 마지막 단계에서 항해경로를 갱신하면 애니메이션 설정이 끝난다. 본 논문은 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 애니메이터들로 하여금 본 시스템을 사용하여 얼굴 애니메이션을 생성하게 하였으며, 그 결과를 평가한다.
본 논문에서는 구상에서 주어진 볼록 다각형의 집합$\Gamma$=${P_1...P_n}$의 최대 또는 최소 교차를 결정하기 위하여 다각형의 간선으로 구를 면으로 분할하는 문제를 고려한다. 이 문제는 $\Gamma$의 최대 부분집합을 포함하는 반구를 $\Gamma$를 분리하는 대원을, $\Gamma$를 이분하는 대원을 $\Gamma$를 최소 또는 최대 부분집합을 교차하는 대원을 각각 찾는 다섯가지 기하적 문제를 공통적으로 관련이 있다. 구다각형의 최대 및 최소 교차를 효율적으로 구하기 위하여 우리는 간선 기반 분할의 방식을 취하는데 이 방식에서는 구가 각 다각형에 의해 증분적으로 분할되면서 면이 아닌 면을 구성하는 간선의 소유권이 처리된다. 마지막에는 최대수의소유권을 가지는 분할된 비정렬 간선들을 모아 해가 되는 면들의 경계를 구성하지 않고 그들의 중심을 근사적으로 얻는다. 최대 교차를 찾는 우리의 알고리즘은 효율적인 시간복잡도 O(nv)를 가지는 것으로 분석된다. 여기서 n는 v은 각각 다각형과 모든 장점의 개수들이다. 더구나 견고하게 수치를 계산하고 모든 degeneracy 경우를 다루기 때문에 구현의 관점에서도 실제적이다. 유사한 방식을 사용하여 일반적인 교차의 모든 경계는 O(nv+LlogL)시간에 구성할 수 있다. 여기서 L은 해로 출력되는 간선의 개수이다.
본 연구에서는 in vitro에서 모과의 항산화 활성을 평가하기 위하여 용매별 분획물의 항산화능을 검토하였다. 모과에탄올 추출물의 수율은 9.23%이었고, 이를 n-hexane, chloroform, ethylacetate, n-butanol, water로 계통 분획한 수율은 water분획물이 1.52%로 가장 높았으며 그 다음으로 ethylacetate 분획물 1.46%의 순이었다. 모과 에탄을 추출물의 총 flavonoid 함량은 $0.331{\pm}0.021\;mg/mL$이었고, 각 분획물의 총 flavonoid 함량은 n-hexane 분획 물이 $0.653{\pm}0.046mg/mL$로 가장 많이 검출되었다. 모과 에탄올 추출물의 총 polyphenol 함량은 0.279mg/mL이었고, 각 분획물중 n-hexane 분획물이 $0.712{\pm}0.017\;mg/mL$로 가장 많이 함유된 것으로 나타났다. In vitro에서 모과 분획물별 항산화 효과를 측정하기 위해 DPPH radical에 대한 자유기 소거능을 측정 한 결과 n-hexane 분획물이 $27.3{\mu}g/mL$로 가장 강한 항산화 활성을 나타내었으며, 이는 양성 대조군인 합성 항산화제 BHT의 $26.5{\mu}g/mL$와 유사한 전자공여능을 나타냈다. 또한 rancimat으로 측정한 항산화지수도 n-hexane 분획물이 BHT와 유사한 수치를 나타냈으며, 지질과산화물 생성 억제효과도 n-hexane 분획물이 62.5%로 가장 항산화력이 우수하였다. 또한 본 연구팀은 in vivo에서 모과 에탄을 추출물의 항산화 효과를 관찰하였는데, 모과에탄을 추출물과 알코올을4주간 경구 투여한 후 흰쥐의 간 조직 손상에 대한 보호효과를 검토한 결과 알코올 투여로 증가된 유리기 해독계 효소인 superoxide dismutase, catalase 및 glutathione peroxidase 활성은 억제시키고, glutathione 함량은 증가시켰으며 지질과산화물 함량을 저하시켰다. 따라서 모과는 알코올 투여로 손상된 간조직의 보호에 도움을 줄 수 있을 것이라는 가능성을 제시해 주었다(32). 이상의 실험결과 모과에탄올 추출물은 in vivo와 in vitro 연구 모두에서 항산화 효과를 나타내었으며, 이는 모과가 우수한 천연 항산화제로서의 개발가능성을 제시해 주었다.
목적 : 본 연구는 텍스트마이닝을 활용하여 국외 노인 작업치료의 양적 변화와 현황 파악을 정량적으로 분석하고자 하였다. 연구 방법 : 2009~2019년까지 PubMed를 활용하여 Elderly, Health, Occupational therapy가 들어간 제목과 초록이 존재하는 연구논문을 분석대상으로 선정하여 초록의 단어들을 수집하였다. 수집된 정보를 통해 연도별 발생 논문 편수, 핵심어 분석, 연도별 핵심어 분석, 단어들 간의 관계성을 분석하였다. 결과 : 2009-2019년에 발표된 논문은 9,941편이며, 2009년부터 점차적으로 증가하여 2017년 또는 2018년에 최다 빈도를 보인 후 2019년에 감소하는 추이를 보였다. 최근 5년간 빈도수가 많은 단어는 Care, Group, Intervention, Pain, Treatment, Work이었다. 최근 11년간 평균적인 빈도수를 기준으로 단어 간의 관계성을 파악한 결과, Function, Health, Intervention, Participation이 단어들 간의 높은 관계성을 보였다. 결론 : 본 연구는 텍스트마이닝이라는 새로운 연구방법을 적용하여 작업치료의 동향을 실증적, 체계적으로 분석하여 거시적이고 종합적인 결과를 제시했다는 점에 의의가 있다. 이를 토대로 노인과 관련된 작업치료 임상 및 연구 현장에서 새로운 연구방향을 설정하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
사회 네트워크 분석에 대한 관심이 높아짐에 따라 사회 네트워크에서 발생하는 변화를 탐지하는 연구에 대한 관심도 높아지고 있다. 사회 네트워크에서 발생하는 변화는 네트워크의 구조적 변화로 나타난다. 따라서 사회 네트워크에서 발생하는 변화를 탐지하는 것은 네트워크의 구조적 특성에 대한 변화를 탐지하는 것이다. 사회 네트워크에서 발생하는 지역적 변화는 가까운 이웃들 간에 발생하는 변화로 네트워크 일부에 집단적으로 나타난다. 이 논문의 목적은 네트워크에서 발생하는 지역적 변화를 효율적으로 탐지하는 절차를 제안하는 것이다. 제안하는 절차는 지역적 변화를 보다 효율적으로 탐지하기 위해 네트워크를 분할하고 각각의 분할된 네트워크에 기반한 관리도를 작성하여 네트워크에서 발생한 변화를 탐지하는 것이다. 네트워크를 분할하여 변화를 탐지하는 절차는 네트워크에서 발생한 지역적 변화를 보다 신속하게 탐지할 수 있으며, 변화가 발생한 위치에 대한 정보를 제공한다는 장점이 있다. 모의실험 결과에 따르면 제안된 절차는 네트워크의 크기가 작고 변화의 크기가 작은 경우 효율적이며, 네트워크를 더 작은 크기로 분할하면 작은 변화를 더 효율적으로 탐지한다는 사실을 확인하였다.
연구목적: 본 연구는 지하공동구 내 다수 작업자의 낙상을 자동으로 판별하기 위한 Top-down 방식의 딥러닝 자세 추정 모델 기반 낙상 검출 모델을 제안하고, 제안 모델의 성능을 평가한다. 연구방법: Top-down 방식의 자세 추정모델 중 하나인 YOLOv8-pose로부터 추론된 결과와 낙상 판별 규칙을 결합한 모델을 제시하고, 지하공동구 내 2인 이하 작업자가 출현한 기립 및 낙상 이미지에 대해 모델 성능지표를 평가하였다. 또한 동일한 방법으로 Bottom-up 방식 자세추정모델(OpenPose)을 적용한 결과를 함께 분석하였다. 두 모델의 낙상 검출 결과는 각 딥러닝 모델의 작업자 인식 성능에 의존적이므로, 작업자 쓰러짐과 함께 작업자 존재 여부에 대한 성능지표도 함께 조사하였다. 연구결과: YOLOv8-pose와 OpenPose의 모델의 작업자 인식 성능은 F1-score 기준으로 각각 0.88, 0.71로 두 모델이 유사한 수준이었으나, 낙상 규칙을 적용함에 따라 0.71, 0.23로 저하되었다. 작업자의 신체 일부만 검출되거나 작업자간 구분을 실패하여, OpenPose 기반 낙상 추론 모델의 성능 저하를 야기한 것으로 분석된다. 결론: Top-down 방식의 딥러닝 자세 추정 모델을 사용하는 것이 신체 관절점 인식 및 개별 작업자 구분 측면에서 지하공동구 내 작업자 낙상 검출에 효과적이라 판단된다.
본 연구는 GC-ECD/MS 분석법을 이용하여 농산물 시료 중 dinitroaniline계 제초제 ethalfluralin 및 trifluralin, chloroacetamide계 제초제 metolachlor, pretilachlor 및 thenylchlor와 diphenyl ether계 제초제 bifenox 및 oxfluorfen의 계역별 동시 분석법을 확립하였다. 농산물 시료에 acetone을 가하여 추출된 대상농약 7종의 잔류분은 n-hexane/dichloromethane(80/20, v/v)을 이용한 분배와 Florisil 흡착 크로마토그래피법으로 정제하여 분석대상 시료로 하였다. DB-1 capillary column을 이용한 GC-ECD 분석 시 불순물의 간섭은 없었으며, 사과, 고추, 배추, 현미 및 콩을 포함한 5종의 대표 농산물 중 대상농약 7종의 정량한계(LOQ)는 bifenox 0.02, ethalfluralin 0.004, metolachlor 0.008, oxyfluorfen 0.002, pretilachlor 0.008, thenylchlor 0.006 및 trifluralin 0.004 mg/kg이었다. 5종의 대표 농산물에 대한 대상농약 전체의 회수율은 75.7~114.8%였으며, 농산물 시료 및 처리수준에 관계없이 10% 미만의 분석오차를 나타내어 잔류분석기준 이내를 만족하였다. 본 연구에서 확립된 7종의 제초제 성분인 bifenox, ethalfluralin, metolachlor, oxyfluorfen, pretilachlor, thenylchlor 및 trifluralin의 계열별 동시 분석법은 검출한계, 회수율 및 분석오차 면에서 국제적 분석기준을 만족할 뿐만 아니라, GC/MS SIM을 이용한 잔류분의 재확인 과정의 결과를 종합해 볼 때 분석과정의 편리성 및 신뢰성이 확보된 계열별 동시 분석법으로 사용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 사료용 볏짚 중 잔류허용기준(MRL, Maximum Residues limits)이 설정된 etofenprox, tricyclazole, diazinon, edifenphos, propiconazole, carbaryl, carbofuran 7종과 carbofuran의 대사물질 3-hydroxy carbofuran, 3-keto carbofuran 2종을 포함하여 9성분의 볏짚 중 잔류 모니터링를 위한 분석법을 개발하고 국내 18개 지점의 볏짚을 분석하였다. 9종의 농약을 분석 가능한 기기조건에 따라 4개의 그룹으로 나누어 분석하였는데, HPLC-UVD로 분석이 가능한 농약 중 tricyclazole과 etofenprox를 첫 번째 그룹으로하고, propiconazole과 edifenphos를 두 번째 그룹으로 하였다. HPLC-FLD로 분석이 되는 carbaryl, carbofuran, 3-hydroxy carbofuran, 3-keto carbofuran을 세 번째 그룹으로 하였으며, GC-NPD로 분석이 되는 diazinon을 네 번째 그룹으로 하여 분석하였다. 시료 추출과정은 건조된 볏짚을 acetone으로 추출하고 dichloromethane으로 분배하는 방법으로 실시하였으며 정제과정은 첫 번째 그룹과 두 번째 그룹은 플로리실과 아미노-프로필 카트리지를 이중으로 연결하여 정제하였다. 세 번째 그룹은 아미노-프로필 카트리지로 정제하였고, 네 번째 그룹은 플로리실 카트리지로 정제하였다. 모든 성분의 정량한계는 잔류허용기준의 1/2수준 이하였고, 정량한계 수준을 포함한 회수율시험 결과 모두 70~110%를 만족하였으므로 볏짚 잔류농약 모니터링을 위한 분석법으로 적합한 것으로 나타났다. 2010년 한국 6지역에서 채취한 볏짚 18점의 잔류농약을 분석한 결과 1점에서 carbofuran의 대사물질인 3-keto carbofuran이 정량한계 수준인 0.04 mg/kg 검출되었으며 그 밖에 etofenprox, tricyclazole, diazinon, edifenphos, propiconazole, carbaryl 등 6성분은 모든 시료에서 정량한계 미만이었다.
HPLC-UVD/MS를 이용하여 triazine계 살충제인 cyromazine의 농산물 중 잔류분석법을 확립하였다. 현미, 참외, 수박, 느타리버섯 및 배추 등 농산물 시료로부터 cyromazine을 90% methanol로 추출한 후 산성화에 의하여 이온화시킨 후 dichloromethane으로 세척함으로써 대부분의 비극성 간섭물질을 분배과정에서 제거할 수 있었다. 추출액은 최종적으로 양이온교환크로마토그래피법으로 정제하여 방해물질을 최소화하였다. 극성 화합물에 대하여 긴 머무름 특성을 나타내는 $C_{18}$ 칼럼을 선정, 이용함으로써 간섭물질과의 최적 분리조건을 확립하였다. 농산물 중 cyromazine의 정량한계(LOQ)는 0.04 mg/kg이었으며 정량한계, 정량한계의 10배 및 50배 수준으로 처리한 농산물 시료로부터의 회수율은 80.2~103.3% 범위였다. 농산물 시료의 종류 및 처리수준에 관계없이 분석오차는 6% 미만이었다. 또한 LC/MS SIM을 이용한 잔류분의 재확인법을 추가로 확립하였다. 본 연구에서 확립한 triazine계 살충제인 cyromazine의 잔류분석법은 검출한계, 회수율 및 분석오차 면에서 국제적 잔류분석기준을 만족할 뿐만 아니라 분석과정의 편이성을 고려할 때 일상적 잔류량 정량 및 검사를 위한 공정분석법으로 충분히 사용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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